信用与大数据有着基因层面的密切联系，一方面，信用数据是天然的大数据，理论上与消费者和企业相关的数据都可以用来作信用；另一方面，信用其实就是将分散在不同信贷机构、碎片化的局部信息，加工融合成为具有完成视觉效果的全局信息，从中挖掘出风险信息，破解交易过程中信息不对称问题。所以，大数据对传统信用业务模式的影响将是变革性的，甚至是颠覆性的。永信大数据信用分析认为我国信用行业必须从制度设计、信息共享、隐私保护、监督管理等诸多方面不断创新，以迎接大数据时代带来的新机遇与新挑战。
一、大数据信用面临的挑战
1、目前大数据信用没有与之匹配的法律规制
近年来，国务院相继出台了几部信用管理的条例及政策，初步形成了信用市场的法律框架。但是上述法律规范的调整和规制对象主要是传统的金融机构，面对互联网金融，其是否适应互联网金融行业特别是大数据信用的要求。
2、大数据信用面临技术性难题与应用困境
一是大数据的获取难度较大。随着互联网带来的广泛数字化潮流，全社会的基础信息搜集和信息共享机制有所改进，但仍不足以支撑全面的大数据信用，一方面以水、电、煤气为代表的基础信息、教育、住房、司法系统信息尚未完全联网，底层数据缺乏；另一方面支付信息和社交信息呈彼此封闭、割裂的状态，市场上的电商、社交平台对于信息共享问题同样非常谨慎，进而导致大范围内的数据获取存在障碍，数据获取成本过高。二是所建构的大数据模型的可信赖性有待检验。信用数据管理的精度提升必须建立在大数据有效、充分抓取以及处理的基础上，需要不断的实践反馈和反复修正。由于应用时间较短，缺乏历史数据参考，现有的大数据模式大都基于规则制定，其中带有大量的传统信用规则，还是一种中间形态，大数据信用的优势难以突显。三是大数据信用的应用范围不够宽泛。大数据信用中的数据信息大多来源于互联网，实际上就把较少使用或者不曾使用网络服务的群体排除在外。
二、应对策略
1、整合一个大数据信用的平台，完善信用信息共享机制
一是加快落实信用信息公开制度，推进政府信用信息的共享。整合公检法、环保、交通、工商、税务、海关等各部门的信息资源，建立统一的社会信息平台，使信用变成资源资本。应分步建设全国统一的跨系统、跨平台、跨数据结构的政府综合信用信息共享交换网络平台。该平台应建成标准统一、可消除信息孤岛、能进行分类分等级管理并可实现信用信息“一站式”查询的第三方社会信用平台，以推动部门之间信息的互联共享。二是为大数据开放共享建立制度保障，通过立法框架和体制的修改，推动数据共享和接入。从制度层面看，按照国务院的要求，已在信用体系建设部际联席会议框架下建立了信用信息共享交换机制，用以推动信用信息实现共享。应尽快统一信用数据标准和格式，打破资源部门间的信息孤岛，以便进行规范化的数据融合，提升大数据的整合能力。三是加强行业协会组织建设，提供交流合作平台。要打通行业数据资源壁垒，促进信用机构之间的沟通与协调发展，使有效信息得到最大程度的聚合，真正形成“大数据效应”。
2、完善相关的法律法规体系，保障大数据信用有序长期发展
大数据的收集可能会涉及国家利益、个人隐私等，要从强化数据立法、加强自主自控、隐私保护几个方面来筑牢我国大数据信用管理的安全防线，平衡公民隐私保护与个人信息数据的合法利用；同时，加强对信用活动的监管，加大对失信的惩罚力度。永信大数据信用分析认为那些信用机构在信息、存储、管理及使用等环节都必须有严格完善的制度规范，并严格遵照实施。并且在培训第三方信用机构时，应明确信息采集内容、方式、流程、应用等，加强产品质量的管理，依法向客户提供便捷、高效、丰富的专业化的信用管理服务。
